动态规划的01背包问题和完全背包问题模板 01背包问题模板： // 01背包问题 #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn = 100; // 物品的最大件数 const int maxv ...
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2020-02-02 16:08:10
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"Link" 我们考虑dp，设$f_{i,j}$表示进行$i$次操作后Mincut为$j$的方案数。 转移与背包类似，考虑枚举成对的$f$进行转移，对于$f_{i,j}$，我们枚举$f_{a,b},f_{c,d}$，使得$f_{i,j}$的$s$与$f_{a,b}$的$s$重合，$f_{a,b}$的 ...
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2020-02-02 15:27:45
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474 一和零(二维费用的背包问题) 在计算机界中，我们总是追求用有限的资源获取最大的收益。 现在，假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1。另外，还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组。 你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 1 ，找到能拼出存在于数组中的字符串的最大数量。每个 0 ...
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2020-02-02 13:39:47
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u1s1我一开始理解错了题 然后基本就相当于一个背包dp了 ...
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2020-02-02 13:39:05
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题目大意： 这个问题和 01背包 问题很相似，我们也可以依然采取 01背包 的状态定义 dp[i][j] 代表前 i 个物品 容量为 j 的背包的最大价值 那么状态转移方程也就出来了： dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i-1][j-k*v[i]]+w[i]) (k 可以为 0, ...
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2020-02-01 23:34:33
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题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/7/ 思路： 如果将前面三个背包混合起来，也就是说，有的物品只可以取一次（01背包），有的物品可以取无限次（完全背包），有的物品可以取的次数有一个上限（多重背包），应该怎么求解呢？ 01背包与完全背包的混合考虑到 ...
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2020-02-01 23:00:06
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题目链接 题解： 对每种主件的 附件的集合 进行一次 01 背包处理，就可以先求出 对于每一种主件包括其附件的组合中，每种花费的最大价值，对应不同的方案。 在对主件进行背包处理。 需要注意的是在对每个主件的附件进行处理时，要恰好花完价钱，否则方案数会非常多。 Code: 1 #include <bi ...
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2020-02-01 19:20:34
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01背包和完全背包都是dp入门的经典，我的dp学的十分的水，借此更新博客的机会回顾一下 01背包：给定总容量为maxv的背包，有n件物品，第i件物品的的体积为w[i],价值为v[i],问如何选取才能是背包内的物品价值总和最大。 stdin： 5 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 stdout： ...
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2020-02-01 17:52:19
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"题面" 迭代加深搜索模板题。 注意开始时要先对桶的容量从小到大排序。 达到搜索层数时使用完全背包$\text{check}$即可。 具体实现参考代码。 ...
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2020-02-01 12:45:29
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动态规划的大部分问题可以化为：有限资源获得最大收益 1. 子集和 对于一列数， 每个数都是非负数 ： $$ a_1, a_2, a_3, \cdots, a_n,~~a_i ≥ 0 $$ 挑出一个子集使得子集的和等于某一个目标$T$。 这时通常会产生一种 错误的 贪心，就是从最大的数开始选择， 反例 ...
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2020-01-31 18:53:43
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